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PolicyAI

PolicyAI는 OpenAI 스타일과 호환되는 AI 거버넌스 게이트웨이로, policy-as-code 방식으로 콘텐츠 규칙을 실행하고 감사 추적 및 카나리 배포를 지원해 기존 모델 파이프라인에서 보다 제어 가능한 거버넌스와 운영을 가능하게 합니다.
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PolicyAI 기능

OpenAI 스타일 API와 100% 호환, Endpoint만 바꾸고 policy_id 추가하면 기존 코드 그대로 연결
Allow·Rewrite·Redact·Escalate·Refuse 등 5가지 세분화된 정책 액션 지원
JSON/YAML로 정책 작성·버전관리 가능, policy-as-code로 협업
결정 사유 코드(reason_code)와 구조화된 메타데이터 반환으로 이슈 추적·룰 최적화 용이
Shadow·Canary·자동 롤백 기능으로 정책 변경 위험 최소화
사용자·프로젝트·목적지·화이트/블랙리스트 기반 차등 규칙 적용
기본값으로 prompt/output 텍스트 미저장, 과금·가용성에 필요한 텔레메트리만 보관
Enterprise 플랜에서 Elastic·Datadog Logs·S3 등 외부 감사 로그 내보내기 지원

PolicyAI 사용 사례

기존 OpenAI Chat Completions 호출 그대로 두고, 단번에 통합 정책 레이어 추가 필요한 기업
콘텐츠 플랫폼이 모델 입출력을 등급별로 Rewrite·Redact·Refuse·Escalate 처리하는 경우
멀티팀·멀티테넌트 환경에서 프로젝트/유저별로 다른 거버넌스·접근 제어를 적용할 때
风控·컴플라이언스팀이 reason_code·분류 태그로 감사 리뷰와 규칙 개선을 반복하는 시나리오
신규 정책을 Shadow 모드·Canary로 영향도 검증 후 단계적 확대하는 릴리스 프로세스
운영팀이 게이트웨이 감사 로그를 Elastic/Datadog/S3에 연동해 모니터링·검색·보관하는 경우
고동시 호출 환경에서 스트리밍 응답과 429 재시도로 안정성·스로틀링 최적화가 필요할 때

PolicyAI FAQ

QPolicyAI란 무엇인가요?

PolicyAI는 AI 애플리케이션을 위한 정책 거버넌스 솔루션으로, OpenAI 호환 인터페이스를 제공하는 게이트웨이입니다. 모델 호출 전후에 설정 가능한 규칙을 실행하고 감사 추적할 수 있습니다.

Q기존 OpenAI Chat Completions 시스템에 어떻게 연결하나요?

Base URL/Endpoint만 PolicyAI 주소로 바꾸고, 요청 헤더나 바디에 policy_id를 추가하면 즉시 연결됩니다. 사용자·프로젝트·대상 등 추가 식별자를 함께 전송하면 더 세밀한 제어가 가능합니다.

QPolicyAI는 어떤 정책 액션을 지원하나요?

Allow·Rewrite·Redact·Escalate·Refuse 등 5가지 액션을 제공해, 단순 차단뿐 아니라 규칙에 따라 다양한 처리 흐름을 선택할 수 있습니다.

Q감사 및 로그 내보내기 기능이 있나요?

네. 정책 결정 메타데이터와 reason_code를 기록하며, Enterprise 플랜에서는 Elastic·Datadog Logs·S3 등으로 감사 로그를 실시간 내보내 검색·모니터링·보관할 수 있습니다.

Q데이터 보관 정책은 어떻게 되나요?

공식 문서에 따르면 prompt/output 텍스트는 기본적으로 저장하지 않으며, 과금과 안정성 운영에 필요한 토큰 수·타임스탬프·오류 코드 등 최소한의 텔레메트리만 보관합니다.

Q카나리 배포나 롤백이 가능한가요?

Shadow 모드·Canary·자동 롤백 기능을 모두 지원해 생산 환경에서 정책 변경의 영향을 점진적으로 검증하고 위험을 최소화할 수 있습니다.

Q요금은 어떻게 청구되나요?

입력·출력 토큰 합계로 과금되며, 예시 가격은 100만 토큰당 약 5달러입니다. 정확한 요금은 공식 가격 페이지를 참조하세요.

Q어떤 팀에 적합한가요?

AI 애플리케이션에 정책 거버넌스를 강화해야 하는 엔지니어링·플랫폼·风控·컴플라이언스 팀에 최적입니다. 특히 기존 코드를 거의 수정하지 않고 감사 가능한 프로세스를 추가하고자 하는 조직에 적합합니다.